JP6297578B2 - ヘルスケアシステム及びこれを用いたヘルスケア方法 - Google Patents

Description

本発明は、プロセッサと、当該プロセッサによる実行のための命令を含むコンピュータ可読記憶媒体とを含むヘルスケアシステムに関する。更に、本発明は、ヘルスケア方法、コンピュータ可読非一時的記憶媒体、及び、コンピュータプログラムに関する。

臨床判断支援（ＣＤＳ）ツールを利用するヘルスケア情報技術（ＩＴ）システムは、基準に基づいたケアの供給を促進することへの高まる需要に対する主要な応えとなってきている。ＣＤＳツールは、臨床ＩＴシステムの重要な構成要素であり、患者ケアの結果とヘルスケア団体の遂行能力とを直接的に向上させる。

この点に関し、患者のニーズ及び能力に合せられた適切なケアのレベルを決定することが最も重要である。患者自身によって適切に管理が可能なケアの要素については、高価な施設やサービスを準備する必要はない。しかし、有害事象及び費用のかかる再入院の可能性を減少させるのに役立つケアの援助が、患者別のケアプランにおいて患者に提供されるべきである。

例えば、回避可能な再入院の回数を減少させるためには、病院から自宅までへのスムーズな移行は必須である。このために、患者は、（１）良いタイミングで、安定した状態で退院させられ、（２）患者の家族と共に訓練を受け、（３）患者に合せられた退院計画をもらうことが必要である。退院計画とは、患者の入院が終わるまでに作成されるケアプランである。退院計画は、生活スタイルのアドバイス、フォローアップ予約、投与薬物、及び、ホーム看護師の訪問や遠隔医療モニタリングといった特定のサービスを含む。患者のケアレベルは、患者の状態に適合すべきである。当然ながら、ケアレベルが高いほど、それに伴う費用も高くなる。しかし、ケアレベルが低過ぎると、再入院のリスクを増加させる。これは、結局は、治療の総費用を高くし、患者のクオリティ・オブ・ライフを悪くすることになる。

現在、退院計画の調整は、担当の臨床医がその経験と患者に対するその所見とを使用する１つの技能となっている。患者のセルフケア能力のレベルを推定することによって、例えば看護師の訪問といった公的ヘルスケアのレベル、フォローアップ予約の頻度、及び、精神的支援サービスといった専門的支援であるケアの手配の必要性を評価することができる。適切で、個別化されたケアプランに関する判断及び提案が、客観的で測定可能な基準に基づいているエビデンスに基づくアプローチが必要である。

国際特許公開公報ＷＯ２０１１／０９５９４９Ａ１は、ガイドラインに基づいて、施設からの患者の退院計画を作成するシステム及び方法について開示している。システムは、患者が、施設から退院するための所定の退院基準を満たすかどうかを判断し、この分析に基づき、患者のケアプランを生成する。

しかし、生成されるケアプランを更に改良し、提案されるサービスを患者のニーズ及び能力に合せる必要がある。

本発明は、臨床医又は介護者がリソースを計画し、患者のケアを調整することをより良く支援するヘルスケアシステム及びヘルスケア方法を提供することを目的とする。

本発明の第１の態様では、プロセッサと、プロセッサによる実行のための命令を含むコンピュータ可読記憶媒体とを含むヘルスケアシステムが提示される。当該システムにおいて、命令は、プロセッサに、
ケアプランの提案が提供される患者の身体活動を表す患者活動データを入手するステップと、
患者の社会的ネットワークの患者との交流のレベルを表す社会的支援活動データを入手するステップと、
患者活動データ及び社会的支援活動データに基づいて、患者のケアプランの提案を計算するステップとを実行させる。

本発明の更なる態様では、対応するヘルスケア方法が提示される。

本発明の更に別の態様では、コンピュータ上で実行されると、当該コンピュータに、ヘルスケア方法のステップを実行させるプログラムコード手段を含むコンピュータプログラムと、プロセッサによる実行のための命令を含み、当該命令は、当該プロセッサに、請求項に係るヘルスケア方法のステップを実行させるコンピュータ可読非一時的記憶媒体とが提供される。

本発明の好適な実施形態は、従属請求項に規定される。当然ながら、請求項に係る方法、コンピュータプログラム及びコンピュータ可読非一時的記憶媒体は、請求項に係るシステムと同様及び／又は同一の、また、従属請求項に規定される好適な実施形態を有する。

ケアプランは、患者が、最適な健康及びクオリティ・オブ・ライフを獲得、維持、又は、回復することを支援することを目的とする。特殊なタイプのケアプランは、病院といった専門ケア施設への患者の入院の終わりまでに作成される退院計画である。最適なケアプランは、患者のニーズ及び能力に合せられる。この点につき、適切なケアプランは、食事支援や投薬量の漸増又は漸減といった患者自身によって管理できないケアの問題に対処する。例えば個人衛生のように患者自身によって適切に管理可能な要素については、恐らく、高価な施設又はサービスを手配する必要はない。上記されたように、退院計画の調整は、現在、担当の臨床医がその経験と患者に対するその所見とを使用する１つの技能となっているが、判断が客観的で測定可能な基準に基づいているエビデンスに基づくアプローチが必要である。

既知のヘルスケアシステムでは、このような測定可能なデータは、通常、（他の測定デバイス及び測定機器のうち）、患者のバイタルサインを測定する患者モニタによって入手される。最新の病院ＩＴソリューションでは、入手したデータは、臨床医及び他の医療関係者からの報告書と併せて、電子カルテ（ＥＨＲ）に記憶される。

個々の患者のデータの入手にのみ重点を置く従来技術に係るシステム及び方法とは対照的に、本発明に係るシステム及び方法は、患者に関するデータと、患者の社会的ネットワークに関する追加のデータとを入手する。患者の社会的ネットワークは、患者の健康で安心できる生活に重要な役割を果たす。しかし、従来技術のシステムは、患者の社会的ネットワークの患者との交流のレベルを表す測定可能なデータを入手することができない。

臨床医、看護師及び他の医療関係者といった公的介護者によって提供される専門ケアに加えて、セルフケア能力も、患者の健康回復及び維持には必須である。患者の自身の健康状態だけでなく、セルフケア能力は、患者の社会的ネットワークにも大きく依存する。

「専門ケア」又は「公的ケア」との用語は、専門介護者によって提供されるケアを指す。本テキストにおける「セルフケア」又は「私的ケア」との用語は、患者自身又は患者の社会的ネットワークにおける専門家ではない私的な介護者によって提供されるケアを指す。「患者のセルフケア」との表現は、助けを必要とすることなく、患者が患者自身によって可能なケアを指し、「社会的ネットワークのセルフケア」との表現は、家族、友達及び近所の人といった専門家ではない私的な介護者によって提供されるケアを指す。

医療アドヒアランスは、しばしば、監視することが難しく、問題は、退院後においてのみ生じるが、本発明は、セルフケアの能力を判断するために、２つの異なる測定可能な特徴、即ち、患者の身体活動と、患者の社会的ネットワークの患者との交流のレベルとに注目する。これは、病院若しくは自宅において、又は、自宅及び病院の両方において、病院と自宅との間のケアサイクル全体で測定できる。なお、自宅及び病院は、２つの例示的な設定であって、中間ケア、介護施設等といった代替又は追加の施設を排除するものではない。

患者のセルフケア能力は、例えば、患者のフレイル、精神状態及び動き回るための一般的な能力によって影響を受ける。これらの要素は、事実上、様々であり、例えば目立たないように測定することが難しい。したがって、本発明は、患者の身体活動量を、患者自身のセルフケア能力の近似として使用する。同様に、患者の社会的ネットワークによって提供されるセルフケア能力も、その活動レベル又は患者との交流のレベルを測定することによって、推定される。

入手した患者活動データは、患者の身体活動を表す。例えば、患者活動データは、患者が一日中ベッドに横たわっている場合、当該患者が、ベッドの横にある椅子に自分自身によって移動することができるかどうか、室内を動き回ることができるかどうか、又は、部屋を離れることができるかどうかを示す。更に、患者活動データは、身体活動の継続時間、及び／又は、患者の身体活動の強度を示すこともできる。

入手した社会的支援活動データは、患者の社会的ネットワークの患者との交流のレベルを表す。患者の社会的ネットワークの患者との交流のレベルは、例えば、病院では、訪問、及び／又は、退院後は、患者の家内での活動を測定することによって入手される。患者のセルフケア能力は、患者の精神状態にも依存するので、患者の社会的ネットワークの患者とのあらゆるタイプの交流が寄与することができる。例えば入手した社会的支援活動データは、直接訪問することができない友人及び家族との電話又はオンライン通信といった通信に関する情報を含んでもよい。社会的接触が活発な人は、気分の落ち込みや不安に苦しむ可能性が低いので、この点につき、必要とされるケアのレベルも低い。同様に、家族と一緒に住んでいる患者も、高いレベルの公的ケアは必要としない。

本発明によれば、入手した患者活動データ及び入手した社会的支援活動データは、セルフケア能力を評価するために使用される。セルフケア能力に基づいて、必要な専門ケアレベルが評価され、これは、ケアプランの提案を計算するために更に使用される。ケアプランは、病院内のケアプラン、退院計画、及び／又は、自宅ケアの場合のケアプランであってよい。ケアプランは、ヘルスケアシステムによって入手された新しい患者活動データ及び／又は社会的支援活動データに基づいて、連続的に更新されてもよい。したがって、本発明に係るヘルスケアシステムは更に、当該患者に見込める専門家ではない介護者からの支援の量も推定する。患者のケアプランの提案は、それらに基づいて、計算される。

例えば、病院設定では、主に寝たきりである、社会的支援活動が限られている患者は、非常に集中したケアを受ける。このような患者は、精神的支援といった追加のサービスを自宅でも必要とする。社会的支援活動が活発な患者については、あまり費用のかからない公的ケア施設を使用する退院計画又はケアプランが計算され、したがって、費用は抑えられる。

一態様では、本発明は、ヘルスケアシステムを提供する。本明細書において使用されるヘルスケアシステムは、患者のケアプランの管理を容易にする自動化されたシステムも包含する。ヘルスケアシステムは、プロセッサと、コンピュータ可読記憶媒体とを含む。

本明細書において使用される「コンピュータ可読記憶媒体」とは、コンピュータデバイスのプロセッサによって実行可能な命令を格納する任意の記憶媒体を包含する。コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ可読非一時的記憶媒体とも称される。コンピュータ可読記憶媒体は、有形コンピュータ可読媒体とも称される。幾つかの実施形態では、コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータデバイスのプロセッサによってアクセスされるデータを格納することもできる。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、次に限定されないが、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ハードディスクドライブ、固体ハードディスク、フラッシュメモリ、ＵＳＢサムドライブ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、光ディスク、磁気光ディスク、及び、プロセッサのレジスタファイルが挙げられる。光ディスクの例としては、例えばＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＷ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−Ｒ、又は、ブルーレイディスクである、コンパクトディスク（ＣＤ）と、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）とが挙げられる。コンピュータ可読記憶媒体との用語は、ネットワーク又は通信リンクを介して、コンピュータデバイスによってアクセスされる様々なタイプの記録媒体も指す。例えば、データは、モデム、インターネット、又は、ローカルエリアネットワークを介して取り出されてもよい。

本明細書において使用される「プロセッサ」は、プログラム又はマシン実行可能命令を実行可能な電子コンポーネントを包含する。「プロセッサ」を含むコンピュータデバイスとの言及は、場合によっては、２つ以上のプロセッサを含むものと解釈されるべきである。「コンピュータデバイス」との用語も、場合によっては、それぞれがプロセッサを含む複数のコンピュータデバイスのコレクション又はネットワークを指すものと解釈されるべきである。多くのプログラムの命令は、同じコンピュータデバイス内であっても、複数のコンピュータデバイスにわたって分散されていてもよい複数のプロセッサによって実行される。

一般に、患者の社会的ネットワークの患者との交流のレベルは、患者の社会的ネットワークにおける少なくとも１人の人の身体活動と非身体活動とを含む。つまり、セルフケア能力に影響を与える患者の社会的ネットワークとの交流は、社会的交流といった非身体活動も含む。社会的交流は、患者が健康で安心した生活を送るためには重要である。例えば、遠隔地に住む家族からの定期的な電話又は電子メールは、当該家族が、身体的なケアを提供するわけではないが、精神的にケアを提供することで、患者のセルフケア能力にプラスの影響を及ぼす。

しかし、本発明に係るヘルスケアシステムの好適な実施形態では、患者の社会的ネットワークの患者との交流のレベルは、患者の社会的ネットワークにおける少なくとも１人の人の身体活動を表す。例えば、入院中に、家族及び友人が頻繁に訪れる患者は、当該患者が退院したときも、当該患者にケアを提供する活発な社会的背景があると見込める。したがって、当該患者が、食事支援を必要とする確率は低く、また、恐らく、病院での次の予約又は開業医に当該患者を連れて行ってくれる人がいる。

有利な実施形態では、ヘルスケアシステムは更に、患者及び患者の環境をモニタリングする少なくとも１つのセンサを含む。当該少なくとも１つのセンサは、病院及び／又は自宅に設置される。或いは、患者が、例えば加速度計を有するリストバンド、チェストバンドの形のセンサ、又は、モバイルフォンといった電子デバイスに組み込まれたセンサを持ち歩いてもよい。別のタイプのセンサとしては、モーション又は動きセンサ、ＩＲベースのセンサ、レーダセンサ、又は、スペクトルの可視若しくは赤外線領域で動作するカメラが挙げられる。更に、複数の同じ又は異なるセンサを設置して、患者及び患者の環境をモニタリングしてもよい。患者活動データは、当該センサから入手される。患者活動データに代えて、又は、患者活動データに加えて、社会的支援活動データも、当該少なくとも１つのセンサから入手される。一実施形態において、センサは、患者の社会的ネットワークの患者との非身体的交流に関する情報を、患者との通信から提供する。

代替実施形態では、ヘルスケアシステムは更に、少なくとも１つのセンサの出力信号から、患者活動データ及び社会的支援活動データを抽出する信号処理ユニットを含む。例えば、センサは、ビデオカメラである。ビデオカメラは、病院内の患者の部屋を観察する。したがって、同じセンサによって、患者だけでなく、訪問者もモニタリングされる。信号処理ユニットは、ビデオストリームを解析し、患者を、例えばベッドに寝ている人として特定する。患者の動きが信号処理ユニットによって解析されて、患者の身体活動が決定される。このデータは、更なる処理のために、患者活動データとして、ヘルスケアシステムに提供される。更に、患者の動きを確認することに加えて、追加の人も追跡される。したがって、例えば訪問者の身体活動を解析することによって、患者の社会的ネットワークの患者との交流のレベルを表す社会的支援活動データを入手することができる。

一実施形態では、上記命令は更に、プロセッサに、患者のスケジュールに基づいて、患者活動データ及び／又は社会的支援活動データを補正及び／又は充実させる。上記例に関して、追跡された人の全員が必ずしも、患者の社会的ネットワークの一部とは限らない。例えば、医者の訪問又は医療関係者との予約は、患者の社会的ネットワークの活動とは考慮されない。更に、患者のスケジュールは、施設の面会時間を含んでもよい。訪問は、その面会時間内にのみ許されるので、患者の社会的ネットワークの交流のレベルは、訪問できない時間については、補正される。更に、患者が医療処置等のために離れる時間についても補正が適用される。例えば理学療法のための予約は、患者の身体活動とは考慮されない。

一実施形態では、上記命令は更に、プロセッサに、患者の患者活動データ及び／又は社会的支援活動データを、他の患者からの患者活動データ及び／又は社会的支援活動データと比較することによって、相対的患者活動及び／又は相対的社会的支援活動を計算させる。現在及び過去の両活動データを、比較に使用してもよい。この特徴は、患者及び活動レベルを互いに、履歴データと、及び／又は、他の施設からのデータと比較するのに特に有用である。

更に別の実施形態では、上記命令は更に、プロセッサに、ケアプランの提案を動的に更新させる。計算されるケアプランは、静的ではなく、患者の状態の変化に基づいた連続的な修正を提供する。ケアプランは、新しい患者活動データ及び／又は新しい社会的支援活動データが入手されると、適応される。ケアプランを、患者の実際の状態に合わせるために、提案されるヘルスケアシステムは、客観的な患者活動データ及び社会的支援活動データに基づいて、ケアプランの提案を計算する。これは、患者のセルフケア能力及び／又は社会的ネットワークのセルフケア能力が時間の経過と共に変化した場合に、特に有用である。

ヘルスケアシステムの更なる実施形態では、上記命令は更に、プロセッサに、入手した患者活動データ及び／又は社会的支援活動データの経時傾向に基づいて、ケアプランの提案を計算させる。

別の実施形態では、上記命令は更に、プロセッサに、患者活動データが患者活動の低下を示す場合、及び／又は、社会的支援活動データが社会的支援活動の低下を示す場合、患者のケアの提案レベルを増加させる。例えば、入手した社会的支援活動データが、患者の社会的ネットワークの患者との交流が低下したことを示す場合、これは、社会的ネットワークのセルフケア能力が低下したことを示す。したがって、専門介護者によって提供される専門ケアのレベルが増加されて、社会的ネットワークのセルフケア能力の低下が補償される。或いは、患者活動が低下した場合も、専門ケアのレベルが増加される。当然ながら、患者活動及び／又は社会的支援活動が増加すると、専門ケアのレベルは減少される。これにより、患者のケアサイクルの全体を通して、最適なケアレベルが確実にされ、これは、結果的には、有害事象の確率を減少させ、また、再入院も少なくする。

一実施形態では、上記命令は更に、プロセッサに、閾値を上回る又は下回る社会的支援のレベルが患者に利用可能であることが分かっている時間に、診察フォローアップミーティングのスケジューリングを提案させる。柔軟性のないスケジュールに基づいてフォローアップ予約を単にスケジューリングするのではなく、これらの予約は、患者の社会的ネットワークのニーズも考慮して、手配される。例えば、患者を医者に連れて行くために、家族が休暇を取らなければならないことが回避される。代わりに、予約は、私的介護者が、通常、患者のために使える時間がある時に自動的にスケジューリングされる。

更なる実施形態では、上記命令は更に、プロセッサに、患者の退院の準備度を表す退院準備度モデルを使用させる。患者活動データ及び社会的支援活動データを入手し、患者のケアプランの提案を計算することに加えて、退院準備度モデルが考慮される。これにより、患者及び患者の社会的ネットワークのセルフケア能力を考慮した患者の退院のための最適なタイミングがケアプランに含まれる。セルフケア能力の高い患者は、セルフケア能力が低い患者よりも、例えば早期に退院することができる。これは、セルフケア能力の高い患者の再入院リスクが低いことによる。

この実施形態の変形態様では、上記命令は更に、プロセッサに、患者及び患者の社会的ネットワークのセルフケア能力を考慮して、有害事象のリスクを表す、及び／又は、患者の状態の悪化のリスクを表すリスクモデルを使用させる。

本発明に係るヘルスケアシステムの更に別の実施形態では、上記命令は更に、プロセッサに、電子カルテからの患者データを使用させる。患者情報は、しばしば、電子カルテの形式で格納される。更に正確なケアプランのために、電子カルテからの情報が、エビデンスベースの判断支援のために、患者活動データ及び社会的支援活動データに加えて、考慮される。

本発明のこれらの及び他の態様は、以下に説明される実施形態を参照して、明らかとなろう。

図１は、提案されるヘルスケアシステムの第１の実施形態の概略図を示す。 図２は、提案されるヘルスケア方法の第１の実施形態のフローチャートを示す。 図３は、臨床設定における提案されるヘルスケアシステムの例示的な実施形態を示す。 図４は、臨床設定用の提案されるヘルスケアシステムの第２の実施形態の概略図を示す。 図５は、従来技術に係る再入院リスクモデルの画面ビューを示す。 図６は、自宅設定用の提案されるヘルスケアシステムの一実施形態の概略図を示す。

提案されるヘルスケアシステムは、患者活動データと社会支援活動データとの両方を使用して、ケアプランの提案を計算する。これは、患者データのみに依存する従来技術の実施態様に対して重要な相違点である。このアプローチは、患者のセルフケア能力と社会的ネットワークのセルフケア能力とのエビデンスに基づく評価を可能にする。本発明に係るヘルスケアシステムの出力は、入手した客観的データに基づいたケアプランである。

図１は、本発明に係るヘルスケアシステム１０の第１の実施形態の概略図を示す。ヘルスケアシステム１０は、プロセッサ１１とコンピュータ可読記憶媒体１２とを含む。コンピュータ可読記憶媒体１２は、プロセッサ１１による実行のための命令を含む。これらの命令は、プロセッサ１１に、図２に示されるフローチャートで説明される臨床支援方法１００のステップを行わせる。

第１のステップＳ１０において、ケアプランの提案が提供される患者の身体活動を表す患者活動データ１が得られる。第２のステップＳ１１において、患者の社会的ネットワークの患者との交流のレベルを表す社会的支援活動データ２が得られる。このデータは、患者が、その社会的ネットワークから受けることができる支援とケアとを示す。第３のステップＳ１２において、患者のケアプランの提案が、患者活動データ１及び社会的支援活動データ２に基づいて、計算される。或いは、ステップＳ１０、Ｓ１１の順序は入れ替えられてもよい。

一実施形態において、ケアプランは連続的に更新されて、患者の現在のニーズ及び能力に対して調節される。したがって、ケアプランは、静的なケアプランではない。したがって、一連のステップＳ１０、Ｓ１１、Ｓ１２は繰り返される。或いは、ケアプランは、新しい患者活動データ１及び新しい社会的支援活動データ２のうちの少なくとも一方が入手可能となった場合に更新されてもよい。

患者活動データは、ケアプランの提案が提供される患者の身体活動を表す。好適には、患者活動データは、動きセンサ、ＣＰＳセンサ、加速度センサ、レーダセンサといったセンサ、又は、スペクトルの可視若しくは赤外線領域で動作するカメラから入手できる。しかし、患者活動データを入手するための情報源は、特定のタイプのセンサに限定されない。或いは、患者の身体活動データは、トレッドミル上でのストレステストといったエクササイズをも含む試験において提供されても、他のフィットネスデバイスからのデータであってもよい。

社会的支援活動データは、患者の社会的ネットワークの患者との交流のレベルを表す。好適な実施形態では、交流のレベルは、患者の社会的ネットワークにおける少なくとも１人の人の物理的な交流又は身体活動のレベルを表す。患者活動データ及び社会的支援活動データに基づいて、患者の総合的なセルフケア能力及び患者の社会的ネットワークのセルフケア能力を推定することができる。これらの推定は、患者に合せられたケアプランの提案の計算に考慮される。

患者活動と、パートナー、家族、友達及び他の社会的支援の存在とは、適切なセルフケアに重要である。患者の退院指導及びケアプランには、通常、身体活動を十分にすることが含まれている。したがって、測定される活動レベルは、患者の健康状態の概観に役立つ。その一方で、活動レベルの低下の検出は、フレイルの増加、気持ちの落ち込み、又は、セルフケア能力の全体的な低下といったより重要な状況を示唆する。セルフケア能力が低下した患者は、食品の調理、食事、洗濯及び他の家事の遂行だけでなく、身体の衛生状態に問題があり、専門介護者から追加の支援を必要としている場合がある。

病院では、患者活動の低下又は患者の動きがないことは、不安定性、フレイル、不安又は気持ちの落ち込みを示唆する。病院では、社会的支援活動の低下又は患者と交流する人々からの動き信号がないことは、患者の社会的ネットワークの可動性が制限されていること、患者の社会的孤立、又は、更には、私的介護者の不在を示唆する。

自宅では、患者活動の低下又は患者の動きがないことは、健康悪化、身体活動の制限、気分の落ち込み、フレイル、又は、一般的なセルフケア能力の制限若しくは低下を示唆する。自宅では、社会的支援活動の低下又は患者の社会的ネットワークにおける人々からの動きがないことは、患者の社会的孤立又はケア支援の制限を示唆する。したがって、本発明に係るヘルスケアシステムは、患者のニーズに合せられ、また、患者の社会的ネットワークの活動も考慮するケアプランの提案を提供する。

ある程度までは、患者活動の制限は、社会的支援ネットワークの強力な活動によって補償され、また、同様に、高いレベルの身体活動が検出される患者は、自分自身の面倒を見ることができるので、高いレベルの社会的支援活動を必要としない。

図３は、臨床設定におけるヘルスケアシステムの例示的な実施形態を示す。本実施形態では、ヘルスケアシステム２０は、プロセッサ及びコンピュータ可読記憶媒体を有する患者モニタ２１と、患者３０が着用する加速度計２２と、カメラ２３と、動きセンサ２４とによって実現される。したがって、患者の部屋には、ベッド周りの部屋内の一般的な活動と、ベッド及び／又はベッドの隣の椅子にいる患者３０の存在とを測定できるセンサ２３、２４が具備されている。センサ２２、２３、２４は、患者モニタ２１に有線又は無線で接続されている。患者の身体活動を表す患者活動データは、患者が手首に装着する加速度計２２から入手される。図３では、患者３０は寝たきりであり、入手される患者活動データは、患者３０の身体活動のレベルは低いことを示す。患者３０に加えて、看護師３１及び訪問者３２が部屋にいる。

例えば患者の自宅といった非臨床的環境におけるヘルスケアシステム２０の一実施形態は、同様及び／若しくは同一のセンサ２２、２３、２４、又は、少なくとも１つの別のセンサを含む。

加速度センサ２２といった患者別のセンサと、動きセンサ２４又はカメラ２３といった一般的な環境センサとを有する実施形態では、測定された環境データは、身体上の又は患者別のセンサと照合されて、患者活動データと他からの活動とが区別される。更に、当該活動は、患者のスケジュールを使用して補正されてもよい。

患者モニタ２１は更に、病院ネットワークへの有線又は無線接続のためのインターフェース２５を含む。ヘルスケアシステム２０は、このインターフェースを介し、患者スケジュールにアクセスできる。患者スケジュールが、患者の部屋に看護師が存在することを示すことによって、社会的支援活動データが補正される。図示される例では、カメラ２３は、患者３０の他に、２人の人３１、３２を特定する。しかし、訪問者３２が１人しかいないので、社会的支援活動データは、補正されるべきである。専門介護者の役割も担う看護師３１は、患者の社会的ネットワークの患者３０との交流とは考慮されない。したがって、社会的支援活動データは、１人の訪問者の活動に補正される。

図４を参照して、病院内でのヘルスケアシステム４００の動作がより詳細に説明される。

第１のステップでは、患者のセルフケア能力４１ａが計算される。環境センサ４０ｂを用いて、患者が部屋内のベッド又は椅子にいない時間を測定することによって、患者が活発である時間（分数）が推定される。患者スケジュール４０ｃを含む病院の電子システム内のデータに基づいて、これらの測定結果は、（動脈内へのステントの配置といった診断及び介入処置を示す）超音波診断又はカテーテル挿入処置といった部屋から離れた処置に充てられた時間を用いて補正される。測定された活動時間（分）は、任意選択的に、ピアグループデータ４０ｄによって表される履歴測定結果を使用して、ピアグループと比較される。患者の活動データを、同様の患者からのデータと比較することによって、患者の身体活動に基づいて、セルフケア能力の相対的なスコアが計算される。

患者のセルフケア能力は、加速度計２２のような身体上のセンサといった患者センサ４０ａからの測定結果を任意選択的に含んでもよい。患者センサ４０ａは、入院の間、患者の身体活動を測定する。これは、例えば身体活動に費やされたキロカロリーで表現される絶対活動レベルをもたらす。高いレベルの身体活動は、患者の高いレベルのセルフケア能力を示す。更に、例えば毎日といったように定期的に、活動レベルは、入院の同じ段階にあるピアグループ４０ｄの患者と任意選択的に比較される。患者のセルフケア能力スコアは、特に同じ状況にある患者について、病院における活動の平均レベルに関連付けられてもよい。

患者の社会的ネットワークのセルフケア能力は、このコンテキストでは、訪問者のセルフケア能力として示されるが、４１ｂにおいて決定される。カメラ２３又は動きセンサ２４といった環境センサ４０ｂが、部屋内の訪問者の存在を検出する。好適には、例えばカメラ２３からのビデオストリームを解析する信号処理ユニットによって、訪問者の人数が検出される。或いは、部屋の赤外線画像が解析されてもよい。この解析を使用して、患者と交流している部屋内の人の存在が検出される。患者スケジュール４０ｃが面会時間を示すことで、社会的支援活動が補正及び／又は充実される。定期的に、訪問者の滞在時間（分数）が計算される。例えば２人の訪問者が３０分間、訪問した場合、訪問者の滞在時間は６０分である。訪問者の滞在時間（分）は、ピアグループデータ４０ｄから得られる訪問者の平均滞在時間（分）に関連していてもよい。訪問者の滞在時間（分）が長いほど、社会的ネットワークが活発であることを示し、したがって、社会的ネットワークのセルフケア能力が強力であることを示す。社会的ネットワークからのセルフケア能力の絶対及び相対量は、入手したデータから予測できる。

ケアの総合的なレベルは、ケアアセスメント４３において評価される。ケアアセスメント４３は、患者のセルフケア能力４１ａと、訪問者のセルフケア能力４０ｂとに基づき、任意選択的に、患者の電子カルテ（ＥＨＲ）４２を含む。

ヘルスケアシステム４００は更に、退院準備度４８を評価する。退院準備度４８は、患者を退院させるのに安全な状態を規定するように作成された退院ガイドライン４５から得られる。ガイドライン４５における基準が満たされたかどうかは、電子カルテ（ＥＨＲ）４２にある要素に基づき、また、患者を退院させるための最低要件として見なされる。しかし、正確な退院日の提案は、患者の社会的ネットワークのセルフケア能力４１ｂにおける患者のセルフケア能力４１ａを含むケアアセスメント４３からの計算されたセルフケア能力を含めることによって決定される。患者とその社会的ネットワークとのセルフケア能力の合わせた量は、退院のための最低要件を満したときと提案される退院のタイミングとの間の期間を短くする。一実施形態では、コンピュータ可読記憶媒体に格納された命令が、プロセッサに、２つの要素、即ち、患者のセルフケア能力４１ａ及び訪問者のセルフケア能力４１ｂが低下すると、退院までの期間が延びる計算を行わせる。計算される退院までの期間が所定閾値を上回ると、例えば、患者は、最低退院要件が満たされてから７２時間を超えて入院し続けることができない。退院計画４７の提案には、退院のタイミングにおいて、不十分なセルフケア能力しか見込めないため、例えば中程度の技術を有する介護施設への適切な移行が必要であることを伝える警告が添付される。

任意選択的に、ヘルスケアシステム４００は、リスクモデル４４に基づいてリスクアセスメント４６を行う。有害事象又は早期再入院のリスクを計算するために、多数の観察又は研究が行われてきている。例えば、入院リスクモデル（例えばMurata GH、Gorby MS、Kapsner CO、Chick TW、Halperin AKによる「A multivariate model for predicting hospital admissions for patients with decompensated chronic obstructive pulmonary disease」（Arch Intern Med、１９９２年１月、第１５２巻（第１号）、８２〜６頁）に説明されるような自宅リスクモデル）、（例えばRichard W Troughton、Christopher M Frampton、Timothy G Yandle、Eric A Espine、M Gary Nicholls、A Mark Richardsによる「Treatment of heart failure guided by plasma aminoterminal brain natriuretic peptide {(N-BNP)} concentrations」（ランセット（The Lancet）、第３５５巻、第９２１０号、１１２６〜１１３０頁、２０００年４月）に説明されるような）疾病重症度／診断モデル、又は、例えばKannel WB、D’Agostino RB、Silbershatz H、Belanger AJ、Wilson PW、Levy Dによる「Profile for estimating risk of heart failure」（Arch Intern Med、１９９９年６月１４日、第１５９巻（第１１号）、１１９７〜２０４頁）に説明されるような心不全重症度スコア（ＨＤＳＳ：Heart Failure Severity Score）若しくはフラミンガム心不全モデルといったＨＦ発症に関するモデルといった様々な既知のモデルが使用されてもよい。更に、次に限定されないが、Keenan PS、Normand SL、Lin Z、Drye EE、Bhat KR、Ross JS、Schuur JD、Stauffer BD、Bernheim SM、Epstein AJ、Wang Y、Herrin J、Chen J、Federer JJ、Mattera JA、Wang Y、Krumholz HMによる「An administrative claims measure suitable for profiling hospital performance on the basis of 30-day all-cause readmission rates among patients with heart failure」（Circ Cardiovasc Qual Outcomes、２００８年８月、第１巻（第１号）、２９〜３７頁）、Amarasingham R、Moore BJ、Tabak YP、Drazner MH、Clark CA、Zhang S、Reed WG、Swanson TS、Ma Y、Halm EAによる「An automated model to identify heart failure patients at risk for 30-day readmission or death using electronic medical record data」（Med Care、２０１０年１１月、第４８巻（第１１号）、９８１〜８頁）、又は、Tabak YP、Johannes RS、Silber JHによる「Using automated clinical data for risk adjustment: development and validation of six disease-specific mortality predictive models for pay-for-performance」（Med Care、２００７年８月、第４５巻（第８号）、７８９〜８０５頁）に説明されるモデルを含む再入院及び／又は死亡リスクを予測するモデルが使用されてもよい。これらの公表文献におけるモデルの説明は、参照することにより、本明細書に組み込まれる。

これらのモデルは、病院設定において入手可能な幾つかの患者パラメータを組み合わせる。これらのモデルの焦点は、かつては、バイオマーカー及びバイタルサインといった臨床パラメータにあった。しかし、精神的社会的パラメータも早期の有害事象の予測に寄与することが示された。気分の落ち込み、不安、介護者の不安、介護者のストレス、及び、他の精神的社会的予測子の問題点は、目立たずに客観的に測定することが困難な点である。一例として、図５は、上記文献においてAmarasingham他によって開示される３０日間の再入院リスクの推定を示す。

本発明に係るヘルスケアシステム４００では、Amarasinghamによるモデルは、リスクモデル４４として採用される。本発明の目標は、測定可能なデータに基づいた提案であるため、精神的社会的パラメータは、次の通りに、エビデンスに基づく測定によって置き換えられる。即ち、最初に、患者自身に関する精神的社会的パラメータは、患者の身体活動を表す入手した患者活動データに基づいている患者の計算されたセルフケア能力によって置き換えられる。次に、介護者、パートナー又は患者の社会的接触に関する精神的社会的パラメータが、患者の社会的ネットワークのセルフケア能力によって置き換えられる。例えば、図５における「配偶者の有無」の項目は、社会的支援活動によって置き換えられる。独身者は、社会的孤立に苦しむ可能性が高いが、独身者は、非常に活発な社会的生活を営むことも可能である。本発明に係るヘルスケアシステムは、社会的支援活動データの形で、測定可能なエビデンスを提供する。リスクモデル４４から決定されるリスクは、臨床医によるリスクアセスメント４６に使用され、また、更に、患者の退院計画４７の提案の計算に含まれる。

最後に、ヘルスケアシステム４００は、退院計画４７の提案を提供する。退院計画４７の提案は、電子カルテ４２からの患者データと、リスクモデル４４からの計算されたリスクスコアと、退院ガイドライン４５と、患者のセルフケア能力４１ａと、患者の社会的ネットワークのセルフケア能力４１ｂとの組み合わせに基づいて計算される。

退院計画４７は、上記要素が組み合わされて退院計画の提案が生成されるルールに基づくアルゴリズムを使用して作成されてもよい。退院計画は、医療専門家とのフォローアップ予約、自宅訪問、心臓リハビリ又は禁煙クラスといったプログラム、並びに、遠隔健康モニタリング及び食事サービスといったホームサービスの組み合わせを含む。つまり、例えば、患者のリスクスコア、社会的ネットワークのセルフケア能力、及び、患者自身のセルフケア能力との組み合わせを記述するルールを定めることによって、退院計画の要素が提案される。したがって、事実エビデンスに基づいてケアプランが生成される。

一例として、調理ができず、独身で、社会的ネットワークからの支援が限られている中程度リスクの患者には、その患者の社会的ネットワークによって提供されない専門サービスとして、食事支援が割り当てられる。その一方で、非常に活発な社会的背景のある患者には、私的な介護者が当該患者の面倒を既に見ているので、低いレベルの専門ケアが割り当てられる。

代替の実施形態では、退院計画４７は、学習アルゴリズムを使用して作成される。当該アルゴリズムでは、退院計画４７の要素は、セルフケア能力のレベル４１ａ、４１ｂと、リスクモデル４４からのリスクスコアと、電子カルテ４２から抽出される患者のプロフィールとの組み合わせに基づいて提案される。過去のプロフィールと退院計画との組み合わせを使用して、将来の患者に対応する退院計画要素が、担当の臨床医の判断支援として提供される。

図３は、病院設定におけるヘルスケアシステム２０を示したが、当該システムは、自宅において実施されてもよい。例えば居間及び／又は台所に、動きセンサ２４が設置されてもよい。或いは、活動は、患者によって着用される加速度計といったウェアラブルセンサを含む追加のセンサでモニタリングされる。アラームシステムからのドアセンサといった更なるタイプのセンサが組み込まれてもよい。

図６は、自宅設定用のヘルスケアシステム６００の一実施形態を示す。当然ながら、このシステムの幾つかの特徴は、病院シナリオに適用されてもよく、また、その反対も然りである。

ヘルスケアシステム６００は、患者の身体活動又は活動レベル６１ａを表す患者活動データを入手するための、患者が着用可能なウェアラブルセンサ６０ａを含む。当該システムは更に、例えばカメラ又はモーションセンサである動きセンサ６０ｂを含む。動きセンサ６０ｂは、例えば、患者の自宅の居間に取り付けられ、居間内の一般的な活動を測定する。任意選択的に、患者の活動レベル６１ａは、一般的な活動レベル６１ｂを補正するのに使用されてもよい。具体的には、患者の活動レベル６１ａが、一般的な活動レベル６１ｂから引かれて、患者の環境の活動レベルを分離する。当該活動レベルは、患者の社会的ネットワークの社会的支援活動を示す。

本実施形態の変形態様では、自宅におけるヘルスケアシステム６００は、家屋内のすべての人の活動、したがって、セルフケア能力を、まとめて測定する動きセンサ６０ｂしか含まない。この実施形態では、同居人と訪問者との区別は不要である。

患者の活動レベル６１ａは、患者のセルフケア能力を決定するために使用される。患者の社会的ネットワークにおける人の活動レベル６１ｂは、患者の社会的ネットワークのセルフケア能力６２ｂを決定するために使用される。患者とその介護者のセルフケア能力レベルの計算とは別に、６２ａ、６２ｂにおいて、経時傾向も計算される。これらの傾向は、患者及び／又は社会的ネットワークの活動パターンにおける悪化、又は、患者自身若しくは患者の社会的ネットワークのセルフケア能力の欠如／低下を検出するために使用される。

患者に必要なケアは、ケアアセスメント６３において評価される。或いは、このステップは、ステップ４３にて、病院設定において評価され、退院計画４７の形で患者に提供されていたケアのレベルを更新し向上させるケアリアセスメント６３とも考えられる。必要な又は提案されるケアは、患者のセルフケア能力６２ａと、社会的ネットワークのセルフケア能力６２ｂと、患者データ６５だけでなく、リスクモデル６４とにも基づいて評価される。患者データ６５は、電子カルテ４２と同じような形式で患者に関するデータを含む。リスクアセスメント６６は、病院設定においてされたように同様のリスクモデル４４、又は、自宅設定での測定に合わされたリスクモデルを使用して、定期的に行われる。図示されるリスクアセスメントモデルとは別に、私的介護者のセルフケア能力のレベル６２ｂ及び患者のセルフケア能力のレベル６２ａにおける傾向を使用して、リスクスコアが計算される。これらのレベルが経時的な低下を示すと、これは、有害事象の高いリスクスコアにつながる。

一般に、リスクモデル及び退院ガイドラインは任意選択であるが、データソースは、患者の状態を示す必要がある。ＥＨＲは、そのような情報の担体の分かり易い一例である。

ケアプラン６７は、定期的に更新される。患者及び私的介護者のセルフケア能力のレベル６２ａ、６２ｂと、計算されたリスクスコア６６とが、患者のケアプラン６７を更新するために、定期的に使用される。このケアプラン６７は、退院計画４７の形で、最近の退院後に開始される。或いは、新しいケアプラン６７が、自宅設定用のヘルスケアシステム６００によって生成される。

リスクが増加した場合、並びに／又は、患者活動及び／若しくは社会的支援活動が減少した場合、患者及び社会的支援活動の測定結果６１ａ、６１ｂに基づいて、一般開業医、地域看護師、及び、専門医といった専門介護者によって提供されるケアが増加され、また、この反対も同様である。

また、専門介護者とのミーティングの適切な日にち又はタイミングが選択できる。患者の自宅外のミーティングについては、患者が利用可能である社会的支援が閾値を上回る週のあるタイミングが選択される。患者宅への訪問については、患者が、通常、支援を欠いているタイミングが特定される。

病院における状況と同様に、提案される更新ケアプランは、ルールに基づき、データから得られる又は自己学習アプローチを使用して得られる。

本発明は、添付図面及び上記説明において詳細に例示かつ説明されたが、当該例示及び説明は、例示的であって限定的に解釈されるべきではない。本発明は、開示された実施形態に限定されない。開示された実施形態に対する他の変形態様も、図面、開示内容及び添付の請求項を検討することにより、請求項に係る発明を実施する当業者には理解されかつ実施可能である。

請求項において、「含む」との用語は、他の要素又はステップを排除するものではなく、また、「ａ」又は「ａｎ」との不定冠詞も、複数形を排除するものではない。単一のプロセッサ又は他のユニットが、請求項に記載される幾つかのアイテムの機能を実現してもよい。特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されるからといって、これらの手段の組み合わせを有利に使用することができないことを示すものではない。

コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に又は他のハードウェアの一部として供給される光学記憶媒体又は固体媒体といった適切な媒体上に格納／分散配置されてもよいが、インターネット又は他の有線若しくは無線通信システムを介するといった他の形態で分散されてもよい。

請求項における任意の参照符号は、範囲を限定しているものと解釈されるべきではない。

Claims (15)

1. プロセッサと、
   前記プロセッサによる実行のための命令を含むコンピュータ可読記憶媒体と、
   ケアプランの提案が提供されるべき患者をモニタリングする、及び／又は、前記患者の環境をモニタリングする少なくとも１つのセンサと、
   前記少なくとも１つのセンサの出力信号から、前記患者の身体活動を表す患者活動データ及び前記患者の社会的ネットワークの前記患者との交流のレベルを表す社会的支援活動データを抽出する信号処理ユニットと、
   を含むヘルスケアシステムであって、
   前記命令は、前記プロセッサに、
   前記患者活動データを入手するステップと、
   前記社会的支援活動データを入手するステップと、
   前記患者活動データ及び前記社会的支援活動データに基づいて、前記患者の前記ケアプランの前記提案を計算するステップと、
   を実行させ、
   前記提案を計算するステップは、
   前記患者のスケジュール及び／又はピアグループデータにアクセスし、前記患者活動データ及び前記社会的支援活動データを補正するステップと、
   補正された前記患者活動データに基づいて、前記患者のセルフケア能力を計算するステップと、
   補正された前記社会的支援活動データに基づいて、前記患者の社会的ネットワークのセルフケア能力を計算するステップと、を含み、
   前記患者のセルフケア能力及び前記患者の社会的ネットワークのセルフケア能力に応じて前記患者の退院のタイミングが決定されるように、前記提案を計算する、
   ヘルスケアシステム。
2. 前記患者の社会的ネットワークの前記患者との交流の前記レベルは、前記患者の社会的ネットワークにおける少なくとも１人の人の身体活動を表す、請求項１に記載のヘルスケアシステム。
3. 前記命令は更に、前記プロセッサに、前記患者のスケジュールに基づいて、前記患者活動データ及び／又は前記社会的支援活動データを補正及び／又は充実させる、請求項１に記載のヘルスケアシステム。
4. 前記命令は更に、前記プロセッサに、前記患者の前記患者活動データ及び／又は前記社会的支援活動データを、他の患者からの患者活動データ及び／又は社会的支援活動データと比較することによって、相対的患者活動及び／又は相対的社会的支援活動を計算させる、請求項１に記載のヘルスケアシステム。
5. 前記命令は更に、前記プロセッサに、入手した前記患者活動データ及び／又は前記社会的支援活動データに基づいて、前記ケアプランの前記提案を動的に更新させる、請求項１に記載のヘルスケアシステム。
6. 前記命令は更に、前記プロセッサに、入手した前記患者活動データ及び／又は前記社会的支援活動データの経時傾向に基づいて、前記ケアプランの前記提案を計算させる、請求項１に記載のヘルスケアシステム。
7. 前記命令は更に、前記プロセッサに、前記患者活動データが患者活動の低下を示す場合、及び／又は、前記社会的支援活動データが社会的支援活動の低下を示す場合、前記患者のケアの提案レベルを増加させる、請求項１に記載のヘルスケアシステム。
8. 前記命令は更に、前記プロセッサに、閾値を上回る社会的支援のレベルが前記患者に利用可能であることが分かっている時間に、診察フォローアップミーティングのスケジューリングを提案させる、請求項１に記載のヘルスケアシステム。
9. 前記命令は更に、前記プロセッサに、前記患者の退院の準備度を表す退院準備度モデルを使用させる、請求項１に記載のヘルスケアシステム。
10. 前記命令は更に、前記プロセッサに、有害事象のリスクを表す、及び／又は、前記患者の状態の悪化のリスクを表すリスクモデルを使用させる、請求項１に記載のヘルスケアシステム。
11. 前記命令は更に、前記プロセッサに、電子カルテからの患者データを使用させる、請求項１に記載のヘルスケアシステム。
12. 少なくとも１つのセンサが、患者をモニタリングする、及び／又は、前記患者の環境をモニタリングするステップと、
    信号処理ユニットが、前記少なくとも１つのセンサの出力信号から、ケアプランの提案が提供される患者の身体活動を表す患者活動データ及び前記患者の社会的ネットワークの前記患者との交流のレベルを表す社会的支援活動データを抽出するステップと、
    プロセッサが、前記患者活動データを入手するステップと、
    前記プロセッサが、前記社会的支援活動データを入手するステップと、
    前記プロセッサが、前記患者活動データ及び前記社会的支援活動データに基づいて、前記患者の前記ケアプランの前記提案を計算するステップと、
    を含み、
    前記計算するステップは、
    前記プロセッサが、
    前記患者のスケジュール及び／又はピアグループデータにアクセスし、前記患者活動データ及び前記社会的支援活動データを補正し、
    補正された前記患者活動データに基づいて、前記患者のセルフケア能力を計算し、
    補正された前記社会的支援活動データに基づいて、前記患者の社会的ネットワークのセルフケア能力を計算し、
    前記患者のセルフケア能力及び前記患者の社会的ネットワークのセルフケア能力に応じて前記患者の退院のタイミングが決定されるように、前記提案を計算する、
    ステップを含む、
    ヘルスケア方法。
13. コンピュータ上で実行されると、前記コンピュータに、請求項１２に記載された前記ヘルスケア方法の各前記ステップを実行させるプログラムコード手段を含む、コンピュータプログラム。
14. 請求項１３に記載された前記コンピュータプログラムを記憶したコンピュータ可読非一時的記憶媒体。
15. ケアプランの提案が提供されるべき患者をモニタリングする、及び／又は、前記患者の環境をモニタリングする少なくとも１つのセンサと、
    前記少なくとも１つのセンサの出力信号から、前記患者の身体活動を表す患者活動データ及び前記患者の社会的ネットワークの前記患者との交流のレベルを表す社会的支援活動データを抽出する信号処理ユニットと、
    ケアプランの提案が提供される患者の身体活動を表す患者活動データを入手する手段と、
    前記患者の社会的ネットワークから前記患者が受けられる支援のレベルを表す社会的支援活動データを入手する手段と、
    前記患者活動データ及び前記社会的支援活動データに基づいて、前記患者の前記ケアプランの前記提案を計算する手段と、
    を含むヘルスケアシステムであって、
    前記提案を計算する手段は、
    前記患者のスケジュール及び／又はピアグループデータにアクセスし、前記患者活動データ及び前記社会的支援活動データを補正する手段と、
    補正された前記患者活動データに基づいて、前記患者のセルフケア能力を計算する手段と、
    補正された前記社会的支援活動データに基づいて、前記患者の社会的ネットワークのセルフケア能力を計算する手段とを、含み、
    前記患者のセルフケア能力及び前記患者の社会的ネットワークのセルフケア能力に応じて前記患者の退院のタイミングが決定されるように、前記提案を計算する、
    ヘルスケアシステム。